本篇博客记录NVENC硬编码的预研过程 github:  https://github.com/MarkRepo/NvencEncoder 步骤如下: (1)环境搭建 (2)demo编译,测试,ARGB编码 (3)研究demo源码,阅读API文档 (4)封装so共享库,联调测试多路编码性能 (5)研究内存,显存拷贝方案,尝试解决CPU,GPU消耗过高等性能问题 1. 环境搭建 (1)编译环境,预研中这个环境不是我亲手搭建的,需要CUDAToolKit, NVENC SDK (2)运行环境,需要N

2017年5月25日 0. 概述 FFmpeg可通过Nvidia的GPU进行加速,其中高层接口是通过Video Codec SDK来实现GPU资源的调用.Video Codec SDK包含完整的的高性能工具.源码及文档,支持,可以运行在Windows和Linux系统之上.从软件上来说,SDK包含两类硬件加速接口,用于编码加速的NVENCODE API和用于解码加速的NVDECODE API(之前被称为NVCUVID API).从硬件上来说,Nvidia GPU有一到多个编解码器(解码器又称硬件加

FFMPEG版本:2.6.2,编译环境:ubuntu 14.4. 不同版本的FFMPEG参数可能不同,可在FFMPEG目录下使用以下命令查看 ./configure --help --help print this message --list-decoders show all available decoders --list-encoders show all available encoders --list-hwaccels show all available hardware ac

第1页:前言——视频压缩无处不在H.264 或者说 MPEG-4 AVC 是目前使用最广泛的高清视频编码标准,和上一代 MPEG-2.h.263/MPEG-4 Part4 相比,它的压缩率大为提高,例如和 MPEG-2 相比,同样的压缩后画面品质,h.264 的码率通常只需要一半,这意味着存储空间和网络传输时间/带宽大为节省.h.264 是由 ITU-T Study Group 16 (VCEG) 和 ISO/IEC JTC 1 SC 29 / WG 11 (MPEG)这两个组织共同合作制定的,

h264_qsv frame= 250 fps=0.0 q=-0.0 Lsize= 1401kB time=00:00:10.00 bitrate=1146.8kbits/s speed= 14x libopenh264 frame= 250 fps=0.0 q=-0.0 Lsize= 538kB time=00:00:10.00 bitrate= 440.1kbits/s speed=11.7x libx264 frame= 250 fps=132 q=-1.0 Lsize= 516kB ti

背景 在刚提出4K视频的时候,大多数人都觉得没有必要,4K的出现,意味着更高的硬件规格和传输要求,1080P看的很爽.很清晰,完全满足了日常的需求.随着电视的尺寸越来越大,原本1080P成像已经无法满足人们对于细节的极致追求,4K视频不仅成像更细腻,在细节处理上优势也非常明显,颜色也更亮丽.饱满,逼真,给人身临其境的感觉.4K视频具有高分辨率.宽色域.高动态范围等优势,随着5G技术和H.265(HEVC)编码标准的出炉,4K视频直播迎来了曙光. 一张图解释4K VS 1080P 1080p Of

本篇文章讲一下一些 Linux 上的应用,多数为日常生活娱乐用的软件,同时也会讲一点开发工具,对于有兴趣继续研究 Linux 的可以参考一下. 目录 软件的安装方式 1.Software Manager 2.deb 包 3.AppImage 4.二进制文件 5.编译 日常软件 1.截图工具 Shutter 2.图像处理 GIMP 3.同步盘 Nextcloud 4.密码管理 KeepassX 5.视频编辑转换 Avidemux 6.视频播放器 VLC 7.音乐播放器 没有推荐 8.图片管理 Pi

1.目标 <1>显卡性能参数: <2>方案可行性: 2.平台信息 2.1.查看当前显卡信息 命令:  lspci |grep VGA  信息:  01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GK106 [GeForce GTX 645 OEM] (rev a1) 解析:  GK106,是一个由英伟达公司制造的适配器图形处理和加速核心芯片. 从NVIDIA支持的矩阵表中查找出GK106支持格式分别为:  NVDEC解码:

NVIDIA Turing Architecture架构设计(下) GDDR6 内存子系统 随着显示分辨率不断提高,着色器功能和渲染技术变得更加复杂,内存带宽和大小在 GPU 性能中扮演着更大的角色.为了保持最高的帧速率和计算速度, GPU 不仅需要更多的内存带宽,还需要一个大的内存池来提供持续的性能. NVIDIA 与 DRAM 行业密切合作,开发了世界上第一款使用 HBM2 和 GDDR5X 内存的 GPUs .现在图灵是第一个使用 GDDR6 内存的 GPU 架构. GDDR6 是高带宽

Ubuntu13.04 amd64 Thinkpad W520安装Nvidia显卡驱动 曾经在ubuntu11.10上成功安装Nvidia显卡驱动.但是自从机器(Thinkpad W520)更新到13.04 就再也不起作用了.一直以来就在集成显卡下工作.今天突然心血来潮,一定要把N卡驱动整 出来.于是上网搜索,看到一篇文章: http://forum.ubuntu.com.cn/viewtopic.php?f=42&t=422820 我按照这个做,然后关机开机,进入bios,禁用集成显卡.结果启

PC游戏玩家肯定会对各式各样的AA抗锯齿技术很熟悉,而今天本文的主角就是NVIDIA今年才推出的新型抗锯齿技术"FXAA". FXAA在某种程度上有些类似于AMD之前宣传的MLAA(形态抗锯齿).但远比后者低调.所以非常多玩家可能还从来没听说过.可是假设你玩过<永远的毁灭公爵>或者<F.3.A.R>.应该会有所耳闻. 今天我们就来实际測測多款显卡上的FXAA性能和画质表现.并将其与MLAA进行简单对照. 什么是FXAA? FXAA全称为"Fast Ap

GPU加速技术对普通消费者最直观的影响就是视频转码应用上了,NVIDIA..AMD以及Intel都有自己的加速技术,而在新一代CPU和GPU架构上,三方都有更新的技术方案.<br><br> NVIDIA在Kepler架构上引入了NVENC编码单元,实测画质与CUDA相当,但是速度更快,只不过在速度和功耗上依然比不过Intel的Quick Sync,AMD的VCE因为缺少软件支持显得更悲剧.   在GPU通用计算刚刚进入桌面平台时,NVIDIA以及AMD都把视频转码加速功能当作重点,

花时间研究了一些ffmpeg的nvenc,本来想我已经有了cuvid,然后又搞出来了nvenc,应该可以做个全套的英伟达的转码了,没想到ffmpeg官网下载的动态库没有cuvid,windows上编译cuvid又老是出错,忧了个伤. 1.nvenc编码 h264_nvenc是很容易调出来的,把编码器ffmpeg源码自带的例子的编码器换成h264_nvenc就行了.可是hevc_nvenc就花了我好多时间,感觉调试技术还是差了好多. #include "stdafx.h" /* * Vi

作者:喵西和熊链接:https://www.zhihu.com/question/22630075/answer/29041618来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 现在Nvidia的节奏基本上是一个结构用两年.类似于intel的钟摆计划.我们先先谈谈开普勒架构之前的费米架构好了.费米的本质是什么,英伟达只要用他来搞通用计算的还有DX11(这个涉及当年的环境问题).费米架构提出了GPC和SM的结构概念.每一个GPC则有4个SM,sm里面有32个CUDA

伟大的UHD编解码器的辩论:谷歌VP9与HEVC / H.265 截至今天,伟大的UHD编解码器的争论涉及两个主要参与者:谷歌VP9和HEVC / H.265. 哪一个获得成功并where-involves很多因素和各种streaming-related市场可能会有所不同,我讨论的吗 “编解码器”在2015条流媒体原始资料. 而实际的两个编解码器的性能是一个考虑,通常不是决定factor-certainly不是VP8和h. 不过,编解码器的性能问题,并在本文中,我将分析,看着三个标准:质量.编码

參考队列是指在进行帧间解码时.P或者B slice所參考的已解码的.位于解码图像缓存中(DPB, decoded picture buffer)中的图像队列,类似h264中的reflist0和reflist1.涉及到整个DPB的管理和參考帧的选择. 本文中讨论的都是slice为P,B的情况,slice为I类型时,没有參考帧. 1. 短期參考图像參数集 首先介绍一下短期參考图像參数集(Short-term reference picture set ), 简称short-term RPS,储存着有

参考文献:见<High Efficiency Video Coding (HEVC)>High Level Syntax章节 <HEVC标准介绍.HEVC帧间预测论文笔记>系列博客,目录见:http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/5711333.html  NAL          NAL:Network Abstract Layer,网络抽象层,编码后的bitstream就是由一个个NAL组成.NAL由一个2 Bytes的NAL header和NA

NVIDIA作为老牌显卡厂商,在AI领域深耕多年.功夫不负有心人,一朝AI火,NVIDIA大爆发,NVIDIA每年送给科研院所和高校的大量显卡,大力推广Physix和CUDA,终于钓了产业的大鱼. 由弱到强理一下NVIDIA的现有产品线,在AMD锐龙发力之后,NVIDIA已经取代Intel,称为新的牙膏厂. 在与人工智能与机器人有关的平台上,NVIDAI产品线性能由低到高依次为Tegra X系列.GeForce 系列.DRIVER系列.Titan 系列.TESLA系列. 参考:NVIDIA-GP

原文链接:https://developer.nvidia.com/ffmpeg GPU-accelerated video processing integrated into the most popular open-source multimedia tools. FFmpeg and libav are among the most popular open-source multimedia manipulation tools with a library of plugins t

Nvidia硬解码总结 1.前言 本文的主要目的是对近期进行的nvidia硬件解码工作的记录和总结.至于为什么研究nvidia硬件解码的具体内容,其实主要是为了在项目中能够利用nvidia的硬件解码和编码能力,提高单机的编解码并行能力.截止当前,nvidia的硬件编码官方提供了nvenc的方法,且在ffmpeg中已经增加了对nvenc的编码库.对于硬件解码,官方提供了基于cuda的解码方法,但是ffmpeg中还没有相应的解码库.所以,我的目的就是调研一下这个硬解方案,并将其自定义增加到ffmpe